简答题专项测试
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《机器学习技术》简答题专项测试
目录
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1 模块一 Python与机器学习概述
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1.1 Python与机器学习简介
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1.2 发展历程
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1.3 基本语法
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1.4 帮助
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1.5 应用
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1.6 示例源代码（食品识别小小专家系统）
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1.7 示例代码 蜡笔小新
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1.8 小结
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1.9 Python基础教程（教&学资料）
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1.10 FAQ
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1.11 阶段总结
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2 PYthon程序示例
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2.1 程序示例（一）初识程序
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2.2 程序示例（二）查看今天是今年的第几天
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2.3 程序示例（三）if elif else语句
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2.4 程序示例（四）元组，列表， 堆栈，队列
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2.5 程序示例（五）学玩游戏《学色彩 神魔三龟玩变色》
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2.6 程序示例（六）函数
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2.7 程序示例（七）字符串
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2.8 程序示例（八）文件
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2.9 程序示例（九）排序
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2.10 程序示例-机器学习中英单词翻译小专家
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2.11 程序示例 画花朵 & 画佩奇
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2.12 程序示例 华夏时钟
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2.13 示例: 显示图片，响声
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2.14 播放声音视频文件mp3、wmv、wav、m4a等）
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2.15 Python WEB开发技术实战
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3 模块2 NumPy数值计算
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3.1 ndarray创建与索引
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3.2 ndarray的基础操作
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3.3 ufunc
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3.4 小结
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3.5 习题与实训
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4 模块3 pandas基础
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4.1 pandas常用类
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4.2 DataFrame基础操作
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4.3 其他数据类型操作
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4.4 小结
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4.5 习题与实训
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4.6 练习题
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5 模块4 pandas进阶
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5.1 数据读取与写出
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5.2 DataFrame进阶
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5.3 数据准备
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5.4 小结
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5.5 习题与实训
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5.6 练习习题及解答（参考）
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6 模块5 Matplotlib基础绘图
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6.1 Matplotlib绘图基础
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6.2 分析特征关系常用图形
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6.3 分析特征内部数据状态常用图形
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6.4 小结
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6.5 习题与实训
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7 模块6 机器学习库 scikit-learn
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7.1 数据准备
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7.2 降维
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7.3 分类
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7.4 回归
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7.5 聚类
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7.6 模型选择
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7.7 小结
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7.8 习题与实训
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8 模块7 餐饮企业综合分析
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8.1 （案例）餐饮企业分析需求
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8.2 数据准备
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8.3 使用K-means算法进行客户价值分析
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8.4 使用决策树算法实现餐饮客户流失预测
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8.5 小结
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8.6 习题与实训
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9 模块8 通信运营商客户流失分析与预测
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9.1 通信运营商客户流失分析需求
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9.2 数据准备
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9.3 特征工程
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9.4 使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
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9.5 小结
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9.6 习题与实训
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10 学习参考资源
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10.1 机器学习的通俗讲解
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10.2 十大机器学习算法及其应用
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10.3 常用机器学习算法优缺点及其应用领域
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10.4 轻松学会 Python turtle 绘图
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10.5 Python 习题库
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10.6 上机操作实训库
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10.7 面试准备题
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10.8 Python 程序扩展名 及发布程序时的选择
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10.9 计算机Python考试大纲
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10.10 Python 基础知识点梳理
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10.11 Python常用模块大全
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10.12 机器学习基本术语
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10.13 几个机器学习的成功案例
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10.14 60个机器学习算法应用场景实例
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11 章节测验（必测）
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11.1 测验一
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11.2 测验二
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11.3 测验三
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11.4 测验四
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11.5 测验五
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11.6 测验六
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11.7 测验七
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11.8 测验八
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11.9 测验九
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11.10 测验十
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11.11 编程专项测验
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11.12 填空题专项测验
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11.13 判断题专项测试
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11.14 简答题专项测试
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11.15 《机器学习技术》总复习
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11.16 书本－－习题参考解答
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12 综合实训项目及展示
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12.1 项目（一）作品展示（1）
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12.2 项目（一）作品展示（2）
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12.3 团队项目实训（必作！）
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